'''1尝试使用（python)实现灰度图像的反色运算'''
from skimage import data
from matplotlib import pyplot as plt#导入绘图模块
#import numpy as np
S=data.coffee()#载入测试图像(源图像)
T=255-S#进行反色运算
plt.imshow(T)#进行图片绘制
plt.show()#显示绘制图像

'''2.幂次运算的对应操作为对数运算，请查阅skimage中对数运算对应的处理函数，
并总结对数运算的遵循的规律'''
from skimage import data,io,exposure
from matplotlib import pyplot as plt
image=data.coffee()#读入图像
#分别计算log=0.12,0.87,5时的图像
image_1=exposure.adjust_log(image,0.12)
image_2=exposure.adjust_log(image,0.87)
image_3=exposure.adjust_log(image,25)

#分别计算gamma=0.12,0.87,5时的图像
image_4=exposure.adjust_gamma(image,0.12)
image_5=exposure.adjust_gamma(image,0.87)
image_6=exposure.adjust_gamma(image,25)

#分别展示进行log计算原图及结果图像
plt.subplot(2,2,1)
plt.title('log=1')
io.imshow(image)
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('log=0.12')
io.imshow(image_1)
plt.subplot(2,2,3)
plt.title('log=0.87')
io.imshow(image_2)
plt.subplot(2,2,4)
plt.title('log=25')
io.imshow(image_3)
plt.show()

#分别展示进行gamma计算的原图及结果图像
plt.subplot(2,2,1)
plt.title('gamma=1')
io.imshow(image)
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('gamma=0.12')
io.imshow(image_4)
plt.subplot(2,2,3)
plt.title('gamma=0.87')
io.imshow(image_5)
plt.subplot(2,2,4)
plt.title('gamma=25')
io.imshow(image_6)
plt.show()


'''对数运算:I=log(g),通过对不同值计算，并与gamma对比，得出log对数计算规律：
                当log>1, 新图像比原图像亮
                当log<1,新图像比原图像暗
                发现与gamma相反
            '''
